SEO с помощью ИИ: что помогает, а что вредит

Что Google на самом деле говорит о контенте, созданном ИИ

Официальная позиция не меняется с начала 2023 года и она яснее, чем можно подумать по многим дискуссиям: Google оценивает качество контента, а не способ его создания. Использовать ИИ не запрещено. Текст не понижается в выдаче из-за того, что его помогала писать модель, и не повышается из-за того, что человек набрал каждое слово сам.

Границу Google проводит по цели. В правилах о спаме описано злоупотребление масштабируемым контентом (scaled content abuse): если много страниц создаётся прежде всего ради манипуляции позициями и почти не приносит пользы, это нарушение, как бы эти страницы ни были созданы. Первым примером Google прямо называет генеративный ИИ, с помощью которого создаются многочисленные страницы без ценности для пользователей. Также упомянуты автоматически перефразированные или переведённые чужие тексты и тексты, собранные из фрагментов других страниц.

Кроме того, Google запрещает злоупотребление репутацией сайта (site reputation abuse): размещение чужого контента на авторитетном домене, чтобы он пользовался его репутацией. Для корпоративных сайтов это редко актуально. Актуальным это становится, когда вам предлагают платные гостевые публикации, не связанные с вашим бизнесом.

К маркировке Google относится прагматично. Указывать автора он рекомендует там, где читатель спросил бы, кто это написал. Упоминать использование ИИ там, где читатель спросил бы, как это создано. Указывать сам ИИ в качестве автора Google прямо называет не лучшим решением.

Что ИИ действительно хорошо умеет в SEO

Польза почти целиком находится до написания текста. ИИ хорошо вытаскивает из нескольких разговоров с клиентами повторяющиеся вопросы и превращает их в список тем. Он быстро проверяет существующие страницы на отсутствующие подзаголовки, дублирующиеся темы и вопросы, оставшиеся без ответа.

Также имеет смысл: генерировать структурированные данные, за один проход набросать метаописания для тридцати страниц, готовить переводы, предлагать внутренние ссылки. Это механическая работа с понятными правилами, и именно здесь экономия времени реальна.

Остаётся одно: кто-то должен разбираться в теме и проверять результат. Выдуманная цифра в метаописании попадает на сайт быстрее, чем её кто-то заметит, и потом месяцами висит в результатах поиска. Ниже показано, как мы оцениваем типичные сценарии.

Почему текст, написанный только машиной, не ранжируется

Google оценивает не то, написал ли текст человек, а то, полезен ли он кому-то. Звучит спокойно, но на деле нет, потому что массово созданный текст почти никогда не соответствует этому условию. Он пересказывает то, что и так двадцать раз есть в сети, и не содержит ни одного предложения, которого не было бы раньше.

Разница редко в стиле, она в содержании. Собственная цифра из вашей работы, случай, который пошёл не так, конкретный диапазон цен, правило, к которому вы пришли сами. Ничего этого в модели нет, потому что это берётся из вашей работы, а не из интернета.

Поэтому рабочий путь не в том, чтобы не подпускать ИИ к текстам, а в том, чтобы поменять порядок: вы даёте то, что знаете только вы, а машина придаёт этому форму. Не наоборот.

Процесс создания статей с помощью ИИ

Вот процесс, по которому мы создаём экспертные статьи вроде этой. Он не быстрее чистой генерации, но заметно быстрее письма без поддержки, а в итоге получается текст, за который кто-то может отвечать.

1. Определить вопрос. На какой конкретный поисковый запрос должна отвечать статья и кто его задаёт? Одна статья, один главный вопрос.
2. Собрать знания до того, как пишет ИИ. Заметки, цифры из собственных проектов, типичные возражения клиентов, ошибки, которые вы видели. Часто достаточно записанного двадцатиминутного разговора с экспертом.
3. Составить бриф с помощью ИИ. Структура, вопросы, на которые статья обязана ответить, и пробелы у конкурентов. Здесь модель сильна.
4. Черновик из вашего материала. ИИ формулирует на основе собранных заметок, а не общих знаний. Всё, что взято не из материала, помечается.
5. Проверить источники. Каждое утверждение о правилах, законах или платформах сверяется с первоисточником, то есть с документацией провайдера или текстом закона. Никаких цифр без происхождения.
6. Экспертное согласование. Эксперт вычитывает текст и вычёркивает то, что сам бы так не сказал. Этот шаг пропускают чаще всего, и он самый важный.
7. Техника и разметка. Заголовок, описание, структурированные данные, внутренние ссылки, автор и дата. Здесь ИИ снова может взять на себя больше.
8. Поддерживать. Через несколько месяцев проверить в Search Console, по каким запросам показывается статья, и обновлять её при изменении правил.

Проверка для каждого абзаца: мог бы конкурент дословно разместить его у себя на сайте? Если да, в нём ещё не хватает чего-то вашего.

Настоящий сдвиг: ответы без клика

Важнее вопроса о том, кто пишет текст, сейчас другой: всё больше поисковых запросов заканчиваются ответом прямо в поисковой системе, без открытия какой-либо страницы. Google показывает сводные ответы над результатами, и растущая доля пользователей читает только их.

О масштабах ходит много цифр, в основном от компаний, продающих SEO-инструменты. Называют доли заметно выше сорока процентов запросов со сводным ответом и ощутимое падение кликов по верхним позициям. Воспринимайте эти цифры как направление, а не как гарантию: они не от Google и не из ваших собственных данных.

Вывод от точной цифры не зависит: первое место больше не гарантирует визит. Общие информационные запросы это затрагивает гораздо сильнее, чем запросы с конкретным намерением купить, а для B2B-услуг ценная часть по-прежнему там, где человек ищет исполнителя, а не определение.

Видимость в ответах ИИ: что повышает шанс на упоминание

Когда ответ собирает машина, она же решает, кого в нём назвать. Это касается AI Overviews и AI Mode от Google так же, как поиска в ChatGPT и Perplexity. Google высказывается на этот счёт удивительно трезво: для AI Overviews и AI Mode нет дополнительных требований и не нужна особая оптимизация. Страница должна быть проиндексирована и допущена к показу со сниппетом, не более того. Специальные текстовые файлы для ИИ или дополнительная разметка Schema для этого, по словам Google, тоже не нужны.

Google также описывает, что обе функции могут разбивать вопрос на несколько связанных поисковых запросов, так называемый query fan-out. Ответ затем опирается на страницы, которые хорошо отвечают на подвопросы. Отсюда следует то, что, по нашему опыту и по распространённому мнению в отрасли, помогает. Это не подтверждённые факторы ранжирования, а хорошая практика:

• Прямые ответы. Главная мысль стоит в первых предложениях под заголовком, а не в третьем абзаце.
• Чёткая структура. Заголовки, понятные сами по себе как вопрос или утверждение, плюс списки и таблицы для сравнений и процессов. Такие блоки проще цитировать, чем сплошной текст.
• Собственные данные. Цифра, которая есть только у вас, это повод назвать именно вас. Пересказ того, что пишут все, таким поводом не является.
• Единые данные о компании. Название, адрес и описание везде одинаковы: на сайте, в профиле компании в Google, в каталогах и в ваших профилях. Противоречия мешают однозначной идентификации.
• sameAs в структурированных данных. Разметка Organization ссылается на ваши официальные профили, например LinkedIn или запись в торговом реестре. Так становится ясно, что все записи относятся к одной компании.
• Не забывайте про Bing. ChatGPT ищет в сети с помощью собственного краулера и внешних поисковых провайдеров. В отрасли Bing считается важным источником для этого. OpenAI не документирует это подробно, но регистрация в Bing Webmaster Tools занимает десять минут.

А самый скучный пункт остаётся самым действенным: контент, на который ссылаются или который упоминают добровольно, потому что в нём есть то, чего больше нигде нет. Так было до ИИ, а с тех пор это стало скорее ещё важнее.

Поисковые краулеры и краулеры для обучения: что означает блокировка

Многие компании блокируют ИИ-краулеры в robots.txt целиком, а потом удивляются, почему их нет в ChatGPT. Причина в том, что краулеры бывают двух видов. Одни загружают страницы, чтобы на них можно было ссылаться в результатах поиска и ответах. Другие собирают материал для обучения моделей. Кто смешивает их, теряет видимость, даже не замечая этого.

Для большинства B2B-компаний расчёт простой: поисковые краулеры разрешать, потому что вы хотите, чтобы вас находили. Краулеры для обучения это вопрос принципа без прямого влияния на вашу видимость в поиске. Кто продаёт экспертизу, которая не должна бесплатно уходить в модели, блокирует их. Кто хочет быть известным как можно шире, разрешает.

Проверяйте не только robots.txt, но и свой CDN. Некоторые провайдеры теперь блокируют ИИ-краулеры по умолчанию. Проверьте там, не затронуты ли и поисковые краулеры, например OAI-SearchBot.

E-E-A-T: сигналы, которые вы можете задать сами

E-E-A-T означает опыт, экспертность, авторитетность и надёжность. Google подчёркивает, что E-E-A-T сам по себе не является отдельным фактором ранжирования, а описывает то, что системы стараются распознать по многим сигналам. Важнейший из них: доверие. Для контента, созданного с помощью ИИ, это значит: у машины не может быть опыта. Он должен явно исходить от вас.

• Настоящий автор. Имя, должность и страница автора, показывающая, откуда знания. Никакой безликой редакции.
• Опыт из первых рук. Формулировки вроде «у наших клиентов мы видим» с конкретным примером. Для нас, например: более 2 000 назначенных встреч с 2023 года, по которым мы знаем, какие вопросы на самом деле задают руководители.
• Собственные данные и доказательства. Скриншоты, замеры, сравнения до и после с пояснением, как они получены.
• Источники. Ссылки на первоисточники везде, где вы описываете правила или платформы, как в конце этой статьи.
• Дата и актуализация. Видимая и машиночитаемая дата публикации и изменения, плюс обновления, когда что-то меняется.

Многое из этого вопрос структуры страницы, а не текста. Как должна быть устроена страница, чтобы её понимали и люди, и машины, мы описываем в статье современный UX/UI-дизайн.

Как увидеть это в собственных цифрах

Нужный срез бесплатно доступен в Google Search Console. Сравните показы и клики по отдельности за последние двенадцать месяцев. Если показы держатся или растут, а клики падают, вы видите именно этот эффект, а не проблему с позициями.

Кто путает одно с другим, оптимизирует не то. Странице, которая по-прежнему на третьем месте, но получает меньше кликов, нужны не новые обратные ссылки, а честное решение: может ли эта тема вообще ещё приводить вам посетителей.

Стабильными остаются темы с намерением купить и с локальной или профессиональной привязкой. Первыми отваливаются определения, подборки и вопросы вида «что такое». Это хорошая основа для решения, куда ещё стоит вкладывать время.

Что можно и чего нельзя измерить в видимости в ответах ИИ:

• Измеримо: клики и показы из AI Overviews и AI Mode. Google учитывает их в отчёте об эффективности Search Console в типе поиска «Веб» вместе с остальными результатами.
• Измеримо: визиты с chatgpt.com, perplexity.ai или других ИИ-сервисов как источники переходов в вашей веб-аналитике.
• Точно не измеримо: как часто вас называют в ответе ИИ без клика. Инструменты, которые это оценивают, задают пробные вопросы и считают упоминания. Это выборка, а не статистика, и ответы меняются от запроса к запросу.
• Самый простой индикатор: спрашивайте новых клиентов на первой встрече, как они вас нашли. По нашему опыту, ответ «мне вас порекомендовал ChatGPT» уже встречается.

Чего лучше не делать

Три вещи сейчас встречаются регулярно и приносят больше вреда, чем пользы. Первое: сгенерировать сто страниц за раз, чтобы охватить темы. В итоге появляется масса тонких страниц, которые конкурируют между собой и заодно ослабляют немногие хорошие.

Второе: поручать машине переписывать существующие хорошие страницы, чтобы они звучали современнее. Так регулярно теряются именно те конкретные места, которые и делали текст полезным.

Третье: инструменты, обещающие разместить ваш бренд в ответах ИИ. Работает в этом только аккуратная разметка вашего сайта, а она не требует доплаты. Всё остальное просто маркетинг продавцов.

Честные ограничения

Никто за пределами Google, OpenAI и Perplexity точно не знает, по каким критериям выбираются источники для ответа. Всё, что выходит за рамки официальной документации, в том числе в этой статье, это опыт и наблюдения, а не уверенность. Кто гарантирует вам упоминания в ChatGPT, обещает то, что не контролирует.

К тому же продукты меняются быстрее, чем руководства. То, что верно в сентябре 2026 года, через полгода может выглядеть иначе. Стабильным остаётся только фундамент: технически чистый сайт, который быстро загружается и доступен для сканирования, контент с реальной сутью и компания, которая везде в сети описана одинаково.

Как это делаем мы

На этом сайте ИИ участвует в подготовке и в технической работе, но не как источник текста. Цифры и кейсы берутся из нашей работы, а структура, разметка и переводы создаются с его помощью. У каждой статьи есть автор и машиночитаемая дата, у каждой страницы собственное описание.

Если вам нужен сайт, который понимают поисковые системы и ИИ-сервисы и с которого посетители при этом оставляют заявки, вот как мы это делаем: сайты от BGS.

Если вы используете в рекламе изображения, созданные ИИ, с августа 2026 года к этому добавляется обязанность маркировки. Это касается рекламы, а не ваших текстов, но именно здесь обе темы пересекаются: маркировка ИИ-контента.

А если посетители есть, но ничего не происходит, дело редко в поисковой системе. Об этом мы написали здесь: конверсия.

Частые вопросы

Источники

1. Google Search Central: позиция Google по контенту, созданному ИИ
2. Google: правила о спаме в веб-поиске Google
3. Google: создание полезного, надёжного контента для людей
4. Google: ИИ-функции и ваш сайт
5. Google: обзор краулеров, включая Google-Extended
6. OpenAI: обзор краулеров OpenAI